데이터 분석을 위한 SQL 입문 - 왜 SQL부터 시작해야 할까?

데이터 분석가를 준비하는 분들, 그리고 마케터, MD, PM, 세일즈 등 실무에서 데이터가 필요한 분들이 가장 먼저 마주하는 질문이 있습니다.

"파이썬부터 배워야 할까요? 아니면 SQL부터 배워야 할까요?"

이 질문에 대한 답은 명확합니다.

SQL부터 시작하세요.

실무 데이터는 데이터베이스에 있습니다

실무에서 데이터는 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 그 데이터를 읽어오려면 SQL이 필요합니다.

"우리 회사에서 어떤 상품이 가장 많이 팔렸을까?"

"신규 가입자가 구매까지 가는데 병목이 되는 지점은 어디일까?"

"지난달 대비 이번 달 매출 증가율은?"

이런 질문들에 답하려면 우선 데이터베이스에서 데이터를 추출해야 합니다. 여기에 필요한 언어가 바로 SQL입니다.

파이썬으로 고급 통계 분석을 한다고 하더라도, 그 전에 SQL로 데이터를 추출해와야 합니다. Tableau, Redash 같은 시각화 툴에서도 SQL 쿼리를 기본으로 사용합니다.

데이터베이스와 가장 먼저 대화하는 언어가 SQL이기 때문입니다.

SQL은 즉시 배우고 즉시 사용할 수 있습니다

SQL의 가장 큰 장점은 진입장벽이 낮다는 것입니다.

파이썬이나 R은 변수, 함수, 객체, 반복문과 같은 프로그래밍 개념을 이해해야 합니다. 반면에 SQL은 영어 문장처럼 직관적인 구조를 가지고 있습니다.

"유저 테이블에서 나이가 20세 이상인 유저들의 (이름, 나이, 도시) 정보를 가져오고, 나이 순서로 보여주세요."

SELECT name, age, city
FROM users
WHERE age >= 20
ORDER BY age DESC;

프로그래밍 언어를 모르더라도 위 쿼리의 의미를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

실무에서 바로 유의미한 정보를 가져올 수 있는 언어가 SQL입니다. 간단한 집계와 분석도 즉시 가능합니다.

SELECT gender, COUNT(*) as user_count
FROM users
WHERE age >= 20 AND age < 40
GROUP BY gender;

위 쿼리로 20세 이상 40세 미만 남녀 유저의 숫자를 각각 구할 수 있습니다. 현재 우리 서비스의 남녀 유저 수를 파악하고, 비율을 계산하면 성비도 구할 수 있습니다.

데이터 분석의 80%는 SQL로 해결됩니다

의사결정을 위해 복잡한 통계 모델은 당장 필요하지 않습니다. 대부분의 분석은 데이터를 조회하고, 집계하고, 비교하고, 트렌드를 파악하는 작업입니다.

마케터라면:

• "지난주 캠페인별 전환율은?"
• "채널별 CPA는 얼마인가요?"
• "재구매 고객의 특징은?"

MD/상품 기획자라면:

• "어떤 상품이 가장 많이 팔렸나요?"
• "상품 카테고리별 평균 구매 금액은?"
• "재고 회전율이 낮은 상품은?"

PM이라면:

• "신규 가입자 중 실제 구매로 이어진 비율은?"
• "기능 사용 빈도가 높은 유저 그룹의 특징은?"
• "이탈률이 높은 구간은 어디인가요?"

세일즈라면:

• "이번 분기 목표 대비 달성률은?"
• "고객사별 매출 추이는?"
• "상위 10% 고객의 구매 패턴은?"

이런 질문들은 모두 SQL로 답을 낼 수 있습니다.

물론 파이썬과 R도 중요합니다. 복잡한 시각화, 통계 분석, 머신러닝 모델을 만들 때는 이런 언어가 필요합니다. 하지만 그런 작업을 하기 전에도, 하는 중에도 SQL은 계속 필요합니다.

어떻게 시작할까요?

SQL은 실습이 생명입니다. 이론을 아무리 많이 읽어도 직접 쿼리를 작성해보지 않으면 실력이 늘지 않습니다.

1단계: 기본 명령어 익히기

먼저 핵심 명령어부터 시작하세요.

• SELECT, WHERE: 데이터 조회와 필터링
• GROUP BY: 데이터 집계
• JOIN: 여러 테이블 연결

2단계: 실전 문제 풀기

실제 비즈니스 문제를 SQL로 풀어보는 연습이 중요합니다.

• "월별 매출 추이 계산하기"
• "상품별 재구매율 분석하기"
• "사용자 코호트 분석하기"
• "퍼널 분석으로 이탈 구간 찾기"

SQL ROM(sqlrom.com)에서는 이런 실전 문제들을 단계별로 연습할 수 있습니다. 실제 데이터 분석 업무에서 자주 사용하는 패턴들을 다루고 있어, 학습 후 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

3단계: 실제 데이터로 프로젝트 만들기

가능하다면 자신이 관심 있는 도메인의 데이터를 찾아 직접 분석해보세요.

• 공공 데이터 포털의 데이터
• Kaggle의 실전 데이터셋
• 회사에서 제공하는 샘플 데이터

막히는 부분이 있다면 검색하고 해결하면서 실력을 키워나가면 됩니다.

결론

데이터 분석가를 준비하는 분들에게: SQL은 데이터 분석가 채용 공고의 필수 요구사항입니다. 진입장벽이 낮고 실무에서 바로 적용할 수 있어 포트폴리오 제작에도 유리합니다.

실무자들에게: MD, 마케터, 세일즈, PM처럼 데이터 기반 의사결정이 필요한 직무라면 SQL은 강력한 무기가 됩니다. 본인의 도메인 지식에 데이터 분석 능력을 더하면, 더 정확하고 빠른 의사결정이 가능해집니다.

매번 개발팀이나 데이터팀에 요청하지 않고, 직접 데이터를 조회하고 분석할 수 있다는 것. 그것이 SQL을 배워야 하는 가장 큰 이유입니다.

지금 바로 시작하세요. SQL은 여러분이 생각하는 것보다 쉽고, 생각하는 것보다 강력합니다.